帮我用R语言对H <- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c的树高-直径模型进行全局敏感性分析，最后分析得到模型各参数敏感百分比

好的，对于树高-直径模型的全局敏感性分析，可以使用R语言中的sensitivity包。以下是一份简单的代码示例：

library(sensitivity)

# 定义树高-直径模型
tree_height <- function(a, b, c, D) {
  1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c
}

# 设置参数范围
parameters <- list(a = c(0, 5),
                   b = c(0, 1),
                   c = c(0, 2))

# 生成参数组合
n <- 1000 # 设置参数组合数量
param_values <- data.frame(lhs::maximinLHS(n, length(parameters)), stringsAsFactors = FALSE)
for (param in names(parameters)) {
  param_values[[param]] <- parameters[[param]][param_values[[param]]]
}

# 运行模型
D <- seq(0, 100, by = 1) # 设置直径的取值范围
height_data <- data.frame(D = rep(D, n),
                          a = rep(param_values$a, each = length(D)),
                          b = rep(param_values$b, each = length(D)),
                          c = rep(param_values$c, each = length(D)))
height_data$Height <- with(height_data, tree_height(a, b, c, D))

# 计算参数敏感度
sensitivity_indices <- sobol2002(model = tree_height,
                                 X = as.matrix(height_data[, c("a", "b", "c")]),
                                 X1 = as.matrix(height_data[, c("D")]),
                                 order = 2,
                                 nboot = 100,
                                 replicate = "parametric",
                                 nrep = 1)

# 输出参数敏感度
print(sensitivity_indices$S)

在上述代码中，首先定义了树高-直径模型tree_height。然后，通过设置参数范围parameters和生成参数组合，对模型进行了运行。最后，使用sobol2002函数计算了每个参数的敏感度指标，并输出了结果。

需要注意的是，sensitivity包提供了多种敏感度指标和计算方法，上述代码中使用的是Sobol敏感度指标和Sobol方法，如果需要使用其他指标或方法，可以查阅sensitivity包的文档进行调整。